:对下面程序,说法正确的是 # pragma omp parallel for num_threads(thread_count) \ reduction(+:sum) for (k = 1; k <= n; k++) { sum += factor/(2*k-1); factor = -factor; } A. 利已通报细道查标走数利已通报细道查标走数破坏了数据依赖利已通报细道查标走数利已通报细道查标走数...
OMP_NUM_THREADS=4 ./parallel_for ``` 在上面的命令中,“OMP_NUM_THREADS”环境变量指定了使用的线程数,你可以根据需要进行调整。最终,你将会看到输出结果为总和的值。 通过以上步骤,你已经学会了如何使用“pragma omp parallel for”指令来实现并行化的for循环。希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何疑问,欢迎随...
今天用了一下openmp,本人表示非常喜欢openmp的傻瓜化模式,导入一个头文件<omp.h>就可以了,但是对于这个编译指导指令的使用一直很模糊#pragma omp parallel for num_threads(4),于是打算探究一下~~ 直接parallel for #include <iostream> #include <omp.h> using namespace std; int main() { //cout<<"Threa...
今天用了一下openmp,本人表示非常喜欢openmp的傻瓜化模式,导入一个头文件 直接parallel for #include<iostream>#include<omp.h>using namespacestd;intmain(){//cout<<"Thread num == "<<omp_get_thread_num()<<endl;#pragmaomp parallel for num_threads(4)for(inti=0;i<4;i++) {for(intj=0;j<4;...
#pragma omp parallelfornum_threads(4)//对for进行并行计算 for(i =1; i < SIZE; i++) { if(a[i] >max) { #pragma omp critical//遇到if定义的情况时,限定以下的部分一次只用一个线程 { // compare a[i] and max again because max // could have been changed by another thread after // ...
#pragma omp嵌套写法 #include<stdio.h>#include<omp.h>#defineCOUNT 4*8#defineN 1000intmain(){inti;inta[N],b[N],c[N];for(i=0;i<N;i++){a[i]=i;b[i]=i;}# num_threads的数量可以写在#pragma里面也可以放在外面,# 先指定线程数,再设定#pragmaomp parallel num_threads(2) shared(a,b...
}#pragmaomp parallel num_threads(2){#pragmaomp single{ OmpFib(Num); } } 此外还有一个普通的斐波那契数列作为参照: intNorFib(intn) {intx, y;if(n <2)returnn; x= NorFib(n -1); y= NorFib(n -2);returnx +y; } 测试时间结果为: ...
#include<omp.h>#include<iostream>intmain(intargc,char**argv){{intnThreads=2;omp_set_num_threads(nThreads);intsum=0;#pragma omp parallel{for(inti=0;i<4;++i){std::cout<<"thread id = "<<omp_get_thread_num()<<" i = "<<i<<std::endl;}}}{intnThreads=2;omp_set_num_threads(nT...
OMP_SCHEDULE:用于for循环并行化后的调度,它的值就是循环调度的类型; ** OMP_NUM_THREADS**:用于设置并行域中的线程数; ** OMP_DYNAMIC**:通过设定变量值,来确定是否允许动态设定并行域内的线程数; ** OMP_NESTED**:指出是否可以并行嵌套。 6. 简单的语句——开始并行!
omp_set_num_threads(4); //设置线程数为4 start = omp_get_wtime();pragma omp parallel shared(sum) //声明sum为共享变量 { int local_sum = 0;int local_start = omp_get_thread_num();int local_end = local_start + N / 4;for (int i = local_start; i < local_end; i+...